目的·探討由非結(jié)構(gòu)化電子病歷文本信息建立的病歷后結(jié)構(gòu)化專病數(shù)據(jù)庫在臨床研究中的價(jià)值支撐。方法·采集2007年10月—2019年9月于上海市某三甲�？漆t(yī)院就診的患者信息,采用人工智能（artificial intelligence,AI）引擎等信息化方法將電子病歷文本信息后結(jié)構(gòu)化形成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫,并與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果·采集82 584例患者的就診信息,住院文書記錄結(jié)構(gòu)化數(shù)量253 000條,搭建肺癌、食管癌、縱隔腫瘤3個(gè)專病數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫相比,該專病數(shù)據(jù)庫擴(kuò)大了數(shù)據(jù)檢索范圍,提升了數(shù)據(jù)檢索效率。結(jié)論·基于AI的病歷后結(jié)構(gòu)化專病數(shù)據(jù)庫的建成,減輕了臨床醫(yī)師數(shù)據(jù)檢索的負(fù)擔(dān),為臨床研究提供了有價(jià)值的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 

【文章來源】：上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版). 2020,40(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

專病數(shù)據(jù)庫的系統(tǒng)設(shè)計(jì)流程圖

截至2019年底，申請(qǐng)使用該數(shù)據(jù)庫的前3個(gè)科室分別為呼吸科、放療科及腫瘤外科，申請(qǐng)次數(shù)分別為9、4和2次；已有多位臨床醫(yī)師利用專病數(shù)據(jù)庫中預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建臨床事件的預(yù)測模型，并采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對(duì)疾病的發(fā)生及發(fā)展等影響因素進(jìn)行多因素分析；同時(shí)，也有部分臨床醫(yī)師采用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行臨床隊(duì)列研究。目前，已有臨床醫(yī)師利用專病數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行胸腔鏡肺手術(shù)轉(zhuǎn)開胸的危險(xiǎn)因素及影響的研究，并成功發(fā)表文章。圖4 病理報(bào)告中關(guān)鍵詞的檢索結(jié)果

病理報(bào)告中關(guān)鍵詞的檢索結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
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